Gervigreind hefur gjörbreytt umhverfi okkar og stór þáttur í þessari breytingu er opinn uppspretta samfélagið.
Ímyndaðu þér samfélag þar sem uppfinningum er skipt frjálslega, hugmyndum er leyft að flæða og aðgangshindranir eru í rauninni engar.
Þetta er þar sem opinn gervigreind er að finna.
Hönnuðir, fræðimenn og áhugamenn vinna saman í þessu kraftmikla vistkerfi til að búa til tækni sem er að umbreyta framtíð okkar. Kannaðu þennan spennandi alheim þar sem gervigreind er samstarfsverkefni margra fremur en einkasvæði fárra útvalinna.
Þróun gervigreindar hefur verið ekkert minna en merkileg. Gervigreind hefur farið langt frá fyrstu stigum sínum um miðja 20. öld til núverandi stöðu hennar sem stoð tækni.
Þessi framfarir hafa að mestu verið knúin áfram af opnum uppspretta samfélaginu.
Verkefni eins og TensorFlow frá Google eru frábært dæmi um þetta. Meira en bara tól, TensorFlow er hvati sem hefur gert nokkur gervigreind frumkvæði, hraðað rannsóknum og rutt brautina fyrir nýjungar.
Hægt er að sjá áhrif þess í ýmsum forritum, svo sem sjálfvirk greining og málvinnslu.
Svo, hvað nákvæmlega er gervigreind sem er opinn uppspretta?
AI gerði það aðgengilegt öllum. AI tækni er hægt að nota, breyta og deila af öllum þökk sé opnum kerfum. Þessir vettvangar hafa skapað líflegar miðstöðvar gervigreindar nýsköpunar úr vefsíðum eins og GitHub.
Allt er fáanlegt hér, deilt frjálslega, allt frá grunngerð gervigreindarlíkana til flókinna reiknirit. Þessi stefna stuðlar að teymisvinnu, örvar sköpunargáfu og opnar gervigreind fyrir stærri markhóp.
Kostir þess að nota opinn gervigreind eru verulegir. Sérstaklega sprotafyrirtæki hafa mikið að vinna. Íhugaðu lítið tæknifyrirtæki með fullt af hugmyndum en ekkert fjármagn.
Þeir geta búið til flóknar lausnir án þess að brjóta bankann þökk sé opnum gervigreindum. Með því að breyta gervigreindartækni til að mæta eigin kröfum geta þeir flýtt fyrir rannsóknum og vörusköpun.
Þessi sveigjanleiki og hagkvæmni eru stórir kostir fyrir ný fyrirtæki. Þess vegna höfum við tekið saman helstu opna verkfærin og vettvangana í þessari færslu svo þú getir smíðað eitthvað ótrúlegt.
1. Undirlag
Substratus er byltingarkenndur opinn uppspretta vettvangur sem er að umbreyta þróun vélanámslíkana og þjálfunarsenunni.
Með því að samþætta sérsniðnar auðlindir eins og líkan, netþjón, gagnasett og minnisbók í Kubernetes API, eykur þessi vettvangur einstaklega getu Kubernetes stjórnvélarinnar og skipuleggur allan líftíma vélanáms módel.
Líkantilföngin, sem sameinar frumkóða með lóðum og hlutdrægni til að búa til vélanámslíkanstilvik, er aðalhluti Substratus.
Þetta líkan býður upp á fjölhæfni og einfaldleika í smíði líkana þar sem hægt er að fá það úr Git geymslu eða smíðað með því að nota fyrirliggjandi líkan og þjálfunargagnasett.
Þar að auki kemur Substratus með Server auðlindinni, sem einfaldar ferlið við að breyta gervigreindarlíkönum þínum í hagnýt og nothæf auðlind með því að afhjúpa líkan í gegnum HTTP API til ályktunar.
Annar mikilvægur þáttur sem auðveldar innflutning og umbreytingu gagna er gagnasettaauðlindin.
Það beinir notendum að frumkóðann til að flytja inn gögn, sem Substratus keyrir og setur í gáma til að tryggja skilvirka gagnavinnslu.
Notebook auðlindin, sem er a Jupyter minnisbók tilvik sem keyrir á afkastamiklum tölvuauðlindum inni í Kubernetes klasa, er byltingarkennd fyrir þróunaraðila.
Þetta gerir það mögulegt að búa til frumkóða vélanáms á áreiðanlegum vélbúnaði sem er nothæfur jafnvel á litlum staðbundnum tölvum. Það eru nokkrir kostir við að hafa Substratus með í ferlinu þínu.
Þú getur þjálfað og þjónað vélanámslíkönum á því í ýmsum skýjastillingum vegna þess að það er undirlag yfir ský.
Substratus krefst engrar kóðun og býður upp á innbyggða hagræðingu, sem gerir það auðveldara að dreifa og fínstilla opinn uppspretta stór tungumálalíkön (LLM). Hægt er að ræsa Jupyter fartölvur fjarstýrt með aðeins einni skipun, sem leiðir til slétts þróunarferlis.
Aðallega virkar Substratus í hverju umhverfi þar sem Kubernetes setur upp með litlum kröfum og verndar gögnin þín innan netsins þíns.
Núllstærðaraðferð þess hámarkar GPU kostnað og notar ílát til að búa til atburðarás sem er hægt að endurtaka. Að auki er GitOps notað innbyggt, sem bætir skilvirkni í rekstri.
2. AbanteAI (Mentat)
Mentat AbanteAI markar verulega framfarir í AI-knúnri kóðunarhjálp, með því að nota flókna getu GPT-4 til að gjörbylta því hvernig kóða er framleiddur og meðhöndlaður.
Ímyndaðu þér að útvega Mentat þær skipanir sem þú þarft frá skipanalínunni og horfa síðan á það býr til kóða í nýjum eða núverandi frumskrám með auðveldum hætti.
Þú getur hagrætt þróunarferlinu þínu með því að hætta við tímafrekt afrita-líma milli IDE og a SpjallGPT vafraglugga þökk sé þessu slétta skipanalínuviðmóti.
Fyrir utan það sem verkfæri eins og inline ráðleggingar Copilot geta gert, er Mentat gert til að skrifa kóða fyrir þig. Mentat lagar sig að kröfum þínum og hjálpar í báðum aðstæðum, hvort sem þú ert að vinna með fyrirliggjandi kóða eða byrjar nýtt verkefni.
Þessi kunnátta táknar mikla framfarir í kóðunaraðstoð með gervigreindum þar sem hún býr til gagnlegan, framkvæmanlegan kóða frekar en að gera ráðleggingar.
Þegar forritarar nota Mentat eykst framleiðni þeirra vegna þess að þeir geta einbeitt sér að flóknari og skapandi vinnu á meðan þeir skilja leiðinlegu og endurtekna kóðun eftir í forritinu.
Aðlögunarhæfni Mentat kemur fram í breidd forrita sem taka á mörgum þáttum kóðun, svo sem að búa til frumdrög fyrir ný verkefni, bilanaleit og fljótt aðlagast nýjum kóðagrunni.
Svið AI-aðstoðaðrar kóðun hefur fullt af efnilegri þróun framundan. Forritarar geta nú reitt sig á gervigreind til að gera verkefni eins og kóðadóma, villuplástra og setningafræðilegar leiðréttingar.
Þetta felur í sér palla eins og Mentat. Þó tæknin sé ólíkleg til að koma algjörlega í stað forritara, þá gegnir gervigreind stærra og stærra hlutverki í forritun og er í stakk búið til að verða hjálpsamur bandamaður.
Kóðunarferlið gæti verið endurskilgreint sem afleiðing af þessu samstarfi milli mannlegrar upplýsingaöflunar og skilvirkni gervigreindar, sem gerir það minna viðkvæmt fyrir villum og skilvirkara.
3. ChatDev
ChatDev er byltingarkennd tækni fyrir hugbúnaðarþróun sem nýtir stór tungumálalíkön (LLM) til að bæta og flýta fyrir hugbúnaðarþróunarferlinu.
Þessi nýstárlega rammi, sem byggir á náttúrulegum tungumálasamskiptum, leitast við að útrýma þörfinni fyrir sérstakar gerðir á ýmsum stigum hugbúnaðarþróunar og gjörbyltir því iðnaðinum.
Hugbúnaðarþróunarferlinu er skipt í fjögur meginþrep af ChatDev, sem notar skipulagt fosslíkan: hönnun, kóðun, prófun og skjöl.
ChatDev skiptir þessum áföngum í stakt undirverk með því að úthluta sýndarumboðsmönnum, svo sem prófunaraðilum og forriturum, á hvert stig.
Þessir umboðsmenn vinna saman í gegnum samtöl. Verkefnalausn er skilvirk með þessari samtalskeðjuaðferð, sem auðveldar tillögur og staðfestingu lausna.
Hæfni ChatDev til að takast á við kóðaofskynjanir - eins og ógreindir galla eða vantar ósjálfstæði - sem eru tíðir í LLM, er einn helsti kostur þess.
Nútíma hugbúnaðarforrit er hægt að búa til með ChatDev ramma, sem einnig hjálpar til við að draga úr þessari mögulegu áhættu. Hönnun vettvangsins byggir á spjallkeðju sem auðveldar verkefnismiðaða hlutverkaleik og skilvirk samskipti á milli sýndarumboðsmanna.
Þetta leiðir til opins og samvinnuþýðs þróunarferlis þar sem endanotendur geta tekið virkan þátt í ákvarðanatökuferlinu og verkefni eru unnin í gegnum margsnúna, samhengisvituð samtöl.
Á hönnunarstigi notar ChatDev sérsniðin skilaboð og leiðbeiningar til að úthluta umboðsmönnum sínum stöður eins og forstjóra, CPO og CTO, byggt á upphaflegu hugmyndinni sem viðskiptavinurinn gefur upp.
Þessi áfangi felur í sér kerfi eins og Memory Stream, Self-Reflection og Task Assignment, sem tryggja að hver umboðsmaður sinni verkefni sínu eftir bestu getu.
Kóðagerð og GUI þróun eru sundurliðuð í smærri ábyrgð í gegnum kóðunarfasann, sem felur í sér stöður eins og CTO, forritara og listhönnuð.
Notkun hlutbundinna forritunarmál, umgjörðin tekur á vandamálum með því að búa til kóða með því að kynna "hugsunarleiðbeiningar" aðferð sem er innblásin af keðju-af-hugsun hvetja.
Með því að miða sérstaklega á hugmyndir til að leysa vandamál, tryggir þessi tækni rétta og viðeigandi kóða sköpun.
4. Flowise AI
Flowise AI er byltingarkennd tól á sviði gervigreindardrifinns hugbúnaðar, einkennist af draga-og-sleppa eiginleika þess sem krefst lítillar sem engrar kóðun.
Þessi nýja aðferð gerir Large Language Model (LLM) forritaþróun og sjóngerð auðveldari, sérstaklega fyrir fólk án mikillar kóðunarreynslu.
Flowise AI skarar fram úr við að þróa LLM öpp, sem einfaldar flókið ferli í aðgengilegri kynni. Geta Flowise AI til að búa til vefskrapun og auðveldara að svara spurningum er einn af helstu eiginleikum þess.
Til dæmis getur Flowise AI séð um það verkefni að skafa alla tengda tengla af vefsíðunni þinni og láta LLM svara fyrirspurnum sem byggjast á innihaldi vefsíðunnar þinnar.
Vettvangurinn tengist vektorgagnagrunnum eins og Pinecone til að geyma og sækja gögn og hann nýtir Cheerio Web Scraper hnútinn fyrir hlekkskrapun.
Þetta gerir það mögulegt að gögnum sé óaðfinnanlega flutt af vefsíðu í gagnagrunn og LLM getur notað þennan gagnagrunn til að svara fyrirspurnum notenda.
Ennfremur er Flowise AI gert til að skilgreina kerfisskilaboð fyrir mismunandi notkunarsvið, svo sem QA Chain for Conversational Retrieval.
Þessi aðgerð er nauðsynleg til að tryggja að gervigreind bregðist við á ákveðnu tungumáli og á þann hátt að forðast ofskynjanir, sem eru oft vandamál í gervigreindum samskiptum.
Áreiðanleiki og nákvæmni gervigreindar samskipta er bætt með Flowise gervigreind með því að stilla stillingar eins og nafn gervigreindar, tungumál svarsins og sérstök svör ef ekkert svar fæst.
Að þróa einstök verkfæri til að koma af stað vefhookaðgerðum er einnig heillandi notkunartilvik. Flowise AI gerir kleift að þróa verkfæri sem geta haft samband við endapunkta vefhook og veitt nauðsynlegar breytur í meginmáli vefhooksins.
Það er hægt að stækka þennan eiginleika til annarra kerfa eins og Gmail og Google Sheets og sameina hann með ýmsum forritum, svo sem að senda skilaboð til Discord.
Þessi aðlögunarhæfni sýnir fjölhæfni Flowise AI við að gera sjálfvirkan og fínstilla stafræna starfsemi á mörgum kerfum og þjónustu.
5. Stykki
Pezzo greinir sig frá því sem verktaki fyrsti gervigreindarvettvangur og endurskilgreinir hvernig gervigreindareiginleikar eru hannaðir, prófaðir, fylgst með og beittir.
Það er hannað til að hámarka kostnað og afköst á sama tíma og það bætir skilvirkni gervigreindarþróunar.
Pezzo lofar allt að tífalt hraðari afhendingu þökk sé öflugum eiginleikum sínum, sem gera verulega hröðun í framboði á gervigreindarhæfni.
Miðstýrða skyndistjórnunarkerfið er kjarninn í virkni Pezzo.
Þessi lausn, sem fylgir útgáfa stjórna og tafarlaus framleiðsludreifingarmöguleiki, gerir skilvirka vinnslu allra gervigreindarbeiðna á einum stað.
Fyrir teymi sem reyna að halda samræmi í verkefnum og hámarka gervigreindaraðgerðir er þessi hæfileiki mikilvægur. Pezzo býður einnig upp á athugunartæki til að skilja skilvirkni, kostnað og gæði gervigreindarstarfsemi.
Hönnuðir geta hagrætt auðlindum með djúpri þekkingu sinni í hraðar framkvæmdir. Annar mikilvægur þáttur í færni Pezzo er bilanaleit.
Villuleitartími minnkar verulega þar sem það gerir rauntíma skoðun á skjótum framkvæmdum. Samstarfsverkfæri fylgja þessum eiginleika til að hjálpa teymum að vinna saman hnökralaust og í sameiningu til að framleiða öfluga gervigreindaraðgerðir.
Eins fjölbreytt og eiginleikar Pezzo eru eru notkunartilvik þess. Til að gera forriturum kleift að nota gervigreind módel að fullu í forritum býður það upp á opinn verkfærakistu fyrir hraða gervigreindarþróun.
Helstu eiginleikar fela í sér miðlæga skyndistjórnun, skilvirka skjóta sköpun og útgáfu, tafarlausa dreifingu, ítarlega athuganleika, skilvirka bilanaleit og gagnsæi kostnaðar.
Það er hægt að nota í ýmsum þróunarsamhengi vegna þess að það styður fjölda viðskiptavina, eins og Python og Node.js. Eitt dæmi um skilvirkni vettvangsins og notkunarþægindi er tímabær stjórnunarkennsla hans.
Gervigreindarstarfsemi er hægt að stjórna að fullu af notendum, þar á meðal útgáfustýringu, hröðum afhendingu, skjótri kynslóð og eftirliti. Til þess að búa til hvetja verður fyrst að hanna hana með því að nota boðritilinn.
Það þarf síðan að prófa það í Pezzo, stilla færibreytur þess fyrir bestu frammistöðu, síðan er það skuldbundið og gefið út.
Þessi einfaldaða aðferð tryggir að sérhver birt tilkynning virki eins og til er ætlast, með sem minnst magn af kóða.
6. HugarDB
MindsDB er byltingarkenndur opinn sýndargagnagrunnur sem táknar verulega framfarir í gagnastjórnun og gervigreind.
Það er einstakt vegna skapandi leiðar sinnar til að sameina AI reiknirit með rauntímagögnum. „Starf“ og „AI Tables,“ tveir háþróaðir íhlutir, gera þessa mjúku samþættingu gagna og gervigreindar kleift.
Auðveldara er að skipuleggja rauntíma gagnastarfsemi með því að nota Jobs og rauntímagögn og gervigreind líkön er hægt að tengja beint við gervigreindartöflur.
Vísbending um aðlögunarhæfni MindsDB er meira en 70 tækni- og gagnaviðmót sem það hefur við helstu gagnagrunna og vettvang, eins og MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server og Snowflake.
Fjölhæfni þess felur einnig í sér samvirkni við nokkur BI verkfæri, svo sem Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker og Domo.
MindsDB eykur virkni sína með því að styðja Lightwood, a djúpnámsramma byggt á PyTorch.
Með einfaldaðri nálgun sem kemur til móts við forritara, hagræðir MindsDB ferlið við að þróa gervigreind forrit.
Það sker sig úr með því að gera forriturum kleift að eiga samskipti við gervigreindarlíkön með því að nota vel þekkt SQL tjáning, sem dregur úr flækjustiginu sem oft er tengt við vélanám.
Samhæfni þess við nokkra gervigreindarramma og gerðir, svo sem TensorFlow, PyTorch og GPT-3 frá OpenAI, bætir við notendavænni þessarar aðferðar.
Vettvangurinn gerir það einnig auðveldara að ræsa gervigreind forrit án uppsetningar innviða með því að gera sjálfvirkan margs konar gervigreind starfsemi, allt frá formeðferð gagna og líkanaþjálfun til ályktunar.
Með því að bjóða upp á auðþekkjanlegt viðmót og sía út margbreytileika vélanáms flýtir það mjög fyrir gerð gervigreindarforrita.
Núll-innviðauppsetning hagræðir uppsetningu gervigreindarforrita og eykur skilvirkni ferlisins. Ennfremur er MindsDB stigstærð og fær um að mæta þörfum háþróaðra gervigreindarforrita.
MindsDB býður upp á breitt úrval af raunverulegum forritum. Það er hægt að nota til að búa til snjöll spjallbota sem virka og virkja fólk með góðum árangri.
7. mars
MarsX er háþróaður vettvangur fyrir hugbúnaðarþróun sem umbreytir ferlinu við að búa til farsíma- og netforrit.
Í grundvallaratriðum er nauðsyn skilvirkrar endurnotkunar kóða vandamálið sem MarsX reynir að leysa í forritun.
Þrátt fyrir að ramma og kóðabútar séu tiltækir frá síðum eins og Stack Overflow, er stórt hlutfall af verkefnakóða venjulega þróað frá grunni.
Óhagkvæmnin í þróunarferlinu leiddi til stofnunar MarsX, fyrirtækis sem útvegar fullstafla bókasöfn, eða hugbúnaðarþróunarsett (SDK) sem samþætta framenda- og bakendahluta.
Til að einfalda notkun og skilning hefur MarsX staðlað þessi fullstafla bókasöfn, sem eru nauðsynleg fyrir alhliða hugbúnaðarlausnir.
Með því að viðurkenna að forritarar eru áhugasamir um að gera tilraunir með ný verkfæri en ekki á verði umtalsverðrar tímafjárfestingar, tryggir MarsX að hægt sé að prófa þessi bókasöfn fljótt.
Fjölbreytt ör-öpp, eða stutt, sérhæfð forrit sem unnin eru af utanaðkomandi forriturum, eru fáanleg á markaðstorg pallsins.
Með því að bjóða upp á fyrirfram tilbúnar, frábærar lausnir frekar en að krefjast þess að þróunaraðilar smíða frá grunni, spara þessi örforrit – eins og spjallforrit eða klón af þekktum vefsíðum eins og Airbnb eða Instagram – þróunaraðilum tíma.
Blandan af No Code, Low Code, Custom Code og AI sem MarsX býður upp á aðgreinir það. Þessi aðlögunarhæfni gerir forriturum kleift að hanna flókin vef- og farsímaforrit á mismunandi kóðunarfærnistigum.
Það er ekki lengur nauðsynlegt að skipta á milli margra samþættra þróunarumhverfa (IDE) þökk sé pallinum, sem gerir það auðveldara að breyta þessum öröppum með því að bjóða upp á samræmt umhverfi.
Til að auðvelda rauntíma samantekt og uppfærslu örforrita hefur pallurinn einnig sitt eigið samþætta þróunarumhverfi (IDE).
Áhersla MarsX á notagildi gerir það tilvalið fyrir sprotafyrirtæki og forritara sem þurfa að smíða og uppfæra öpp fljótt.
8. Vanna AI
Vanna AI er öflugur AI-knúinn viðskiptagreindaraðstoðarmaður sem er að breyta því hvernig við höfum samskipti við gagnasöfn.
Þessi nýjasta tækni notar stór tungumálalíkön (LLM) til að framleiða og keyra nákvæmar SQL fyrirspurnir fyrir gagnagrunninn þinn.
Vanna er einstakt vegna þess að það aðlagar frammistöðu sína út frá þjálfunargögnum sem eru til staðar, sem gerir ráð fyrir mikilli nákvæmni jafnvel á flóknum gagnasöfnum.
Þetta gefur til kynna að Vanna er sífellt færari í að meðhöndla og skilja flókið gagnaskipulag því meiri gögn sem þú gefur þeim.
Vanna AI er þekkt fyrir að leggja áherslu á öryggi og friðhelgi einkalífs. Innihaldi gagnagrunnsins þíns er haldið persónulegu þar sem LLM vinnur aðeins með lýsigögnum, eins og skema, skjölum og fyrirspurnum, á meðan það hefur samskipti við gagnagrunninn þinn.
Að auki gefur Vanna AI þér frelsi til að byggja upp tengingar fyrir hvaða gagnagrunn sem er og kemur með innbyggðum stuðningi fyrir þekkta gagnagrunna eins og BigQuery, Postgres og Snowflake.
Þetta gerir það að gríðarlega aðlögunarhæfu tæki fyrir margs konar gagnastjórnunarkröfur. Vettvangurinn hefur álíka framúrskarandi samþættingarmöguleika.
Vanna er hægt að nota til að byrja í Jupyter Notebook og síðan hægt að útvíkka til viðskiptavina með mismunandi framenda eins og vefforrit, Streamlit forrit eða Slackbot.
Það er frábær kostur fyrir ýmsar fyrirtækjastillingar, frá sprotafyrirtækjum til helstu stofnana, vegna fjölhæfni þess.
Vanna AI miðar að því að eyða þörfinni fyrir flóknar SQL eða Python fyrirspurnir með því að gera það einfalt að draga innsýn úr gagnagrunninum þínum einfaldlega með því að spyrja spurninga.
9 Gradio
Gradio er sveigjanlegt og framsækið tól fyrir gagnafræði og vélanám sem er að gjörbylta því hvernig líkan eru notuð og sett fram.
Með meira en þrjátíu forsmíðuðum íhlutum og miklum fjölda nýrra gerir Gradio það auðveldara að búa til gagnvirka sýnikennslu fyrir mismunandi tegundir gagna.
Gradio aðgreinir sig með því að skipta mjúklega íhlutum sínum á milli kyrrstöðu og gagnvirkrar stillingar eftir því hvort þeir eru notaðir sem inntak eða úttak í sýnikennslu.
Þú getur forðast höfuðverk af því að þurfa að bera kennsl á eðli hvers íhluta handvirkt þökk sé sjálfvirkri uppgötvun hans.
Gradio stendur sig einnig einstaklega vel í undirbúningi og eftirvinnslu, umbreytir gögnum á milli sniða sem henta notendasamskiptum og virkniþörfum á auðveldan hátt.
Þessi virkni er nauðsynleg fyrir verkefni eins og að hlaða upp myndum eða kynna myndasafn í vafra notandans.
Fyrir vel þekkt öpp verður samþætt biðröð kerfi þess að geta stutt þúsundir samhliða notenda.
Það eru leiðir til að stjórna biðröðinni, eins og að takmarka hversu margar beiðnir er hægt að meðhöndla í einu. Vegna þess að margar vélanámsaðferðir nota mikið minni og krefjast stjórnaðs aðgangs á tímum þegar virkni notenda er mikil, er þetta sérstaklega hagkvæmt.
Gradio leyfir notkun rafallsaðgerða í aðstæðum þar sem þú þarft röð af úttakum, svo sem í spjallbotum eða myndagerðum.
Hægt er að bæta gagnvirku upplifunina með því að nota þessa getu til að kynna endurteknar niðurstöður.
Gradio er einnig fær um að meðhöndla streymisinntak, svo sem rauntíma hljóðstrauma eða líkön til að búa til myndir sem svar við skipunarinntak.
Þú hefur líka stjórn á því hvernig notandinn sér framvinduuppfærslur þökk sé stuðningi pallsins við stillanlegar framvindustikur.
Þessi virkni er mjög gagnleg fyrir verkefni sem þurfa mikinn vinnslutíma, þar á meðal flókna útreikninga eða gagnagreiningu.
Geta Gradio til að fylgjast með framförum er aukið enn frekar með því að taka upp tqdm bókasafnið, sem býður upp á sjónræn endurgjöf um framvindu verkefna.
10 Quivr
Quivr kemur fram sem leikjabreytandi vettvangur sem staðsetur sig sem „annar heilann“ þinn og persónulegan aðstoðarmann, sem gerir hann hentugan fyrir samvinnuhugbúnaðarþróun.
Fljótleg uppsetning og einfaldir eiginleikar gera þetta opinn uppspretta tól að frábærum eignum fyrir alla sem vinna í stórum þróunarteymi eða opnum samfélögum.
Quivr er mjög auðvelt í notkun; þú getur skráð þig með Google reikningnum þínum á innan við fimm sekúndum. Þú getur átt samskipti við gögnin þín með því að spyrja spurninga um skrárnar þínar á pallinum, sem gerir einnig upphleðslu skráa einfaldari.
Þjónar meira en 30,000 manns og 4,000 fyrirtækjum, Quivr er í fararbroddi í gervigreindum nýsköpun með því að nýta sér grunnlíkön og generative AI.
Meðal 100 efstu opinna verkefnanna þjónar þessi samfélagsdrifna vettvangur yfir 26,000 forritara. Quivr veitir stöðugt umhverfi til að þróa næstu kynslóð gervigreindarforrita og sker sig úr með því að gera stofnunum kleift að nota gervigreind að fullu til nýsköpunar.
Sem stafrænn aðstoðarmaður sem styður ákvarðanatöku og gerir sjálfvirkan leiðinlegan ferla þjónar Quivr sem meira en bara vettvangur fyrir þróun. Þetta hjálpar til við að auka skilvirkni fyrirtækja.
Opinn uppspretta hönnun Quivr hvetur til þátttöku samfélagsins í beiðnum um eiginleika, villuskýrslur og skjöl.
Gagnsæi og samvinnuþróun er tryggð með greiðan aðgang að frumkóðanum á GitHub. Þessi stefna stuðlar að stöðugri nýsköpun og aukningu á vettvangi auk tilfinningar um samfélag.
Niðurstaða
Opinn uppspretta gervigreind og áhrif þess á umhverfið, með áherslu á hvernig það lýðræðisþróun tækniþróunar og hvetur til samvinnu meðal aðdáenda, vísindamanna og þróunaraðila.
Hver sem er getur notað, breytt og dreift gervigreindartækni með því að nota opinn uppspretta palla, sem hafa leitt til stofnunar blómlegra nýsköpunarmiðstöðva á vefsíðum eins og GitHub.
TensorFlow, tól sem flýtir fyrir gervigreindarrannsóknum og nýsköpun, er eitt dæmi, eins og fjöldi opinn uppspretta palla eins og Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI og AbanteAI (Mentat).
Þessi kerfi auðvelda gervigreindardrifna hugbúnaðarþróun fyrir þá sem hafa litla sem enga kóðunarþekkingu, bæta gerð vélanámslíkana og bjóða upp á stuðning við gervigreindarkóðun.
Sérstaklega fyrir sprotafyrirtæki veita þeir kosti þar á meðal hagkvæmni, sveigjanleika og aukna framleiðni.
Auk þess að flýta fyrir rannsóknum og viðskiptasköpun, opnar þessi lýðræðisvæðing gervigreindartækninnar aðgangi að breiðari markhópi og breytir gervigreind úr sérhæfðu sviði fyrir fáa útvalda í samvinnuverkefni.
Skildu eftir skilaboð